Una red neuronal artificial es lo que comúnmente se entiende por red neuronal. Es una serie complicada de neuronas artificiales interconectadas modeladas a partir de las del cerebro humano y utilizadas en inteligencia artificial para procesar información, aprender y hacer predicciones.
¿Cómo funcionan las redes neuronales?
Una neurona es la célula más fundamental del cerebro humano. Un cerebro humano tiene miles de millones de neuronas, que interactúan y se comunican entre sí, formando redes neuronales.
Estas neuronas reciben muchas entradas, desde lo que vemos y escuchamos hasta cómo nos sentimos y todo lo demás, y luego envían mensajes a otras neuronas, que reaccionan a su vez. Las redes neuronales que funcionan permiten a los humanos pensar y, lo que es más importante, aprender.
Como método para tomar grandes cantidades de datos, procesarlos y hacer predicciones y decisiones basadas en los datos, las redes neuronales del cerebro humano son, con mucho, la fuerza informática más poderosa conocida por el hombre.
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Tipos de redes neuronales
Una red neuronal es técnicamente un término biológico, mientras que una red neuronal artificial es el tipo de red neuronal en la que se basa la inteligencia artificial. Aunque la palabra en sí se usa más comúnmente para referirse a la red neuronal artificial, a menudo verá que las personas se refieren a las redes neuronales artificiales simplemente como redes neuronales.
Naturalmente, una red neuronal en el cerebro humano es muy diferente de una red neuronal construida artificialmente. Aún así, la forma fundamental en que trabajan para procesar información y hacer predicciones sigue siendo la misma.
Si bien una red neuronal artificial no será una recreación perfecta de una red neuronal biológica, las redes neuronales artificiales se basan en las redes neuronales del cerebro y se modelan a partir de ellas, precisamente debido a la potencia informática de estas redes.
¿Para qué se utilizan las redes neuronales?
Los humanos usan redes neuronales biológicas para procesar información, aprender y hacer predicciones, por ejemplo, pensar. Las redes neuronales artificiales funcionan de la misma manera, pero en menor grado, ya que las redes neuronales artificiales aún no pueden igualar la complejidad y el poder de las que se encuentran en el cerebro humano.
Las redes neuronales artificiales permiten una inteligencia artificial más complicada, real y poderosa a través del aprendizaje profundo, que es el proceso de una red neuronal artificial que aprende de forma independiente y toma sus propias decisiones.
La inteligencia artificial similar a la humana es posible con una red neuronal avanzada y suficientes datos para entrenar (o enseñar) la red neuronal. La IA, tal como aparece en las películas, aún no existe en la actualidad, pero si alguna vez lo hace, el aprendizaje profundo a través de redes neuronales potenciará esta inteligencia.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es una red neuronal profunda?
También conocido como aprendizaje profundo, es un subcampo del aprendizaje automático en I. A. tratar con algoritmos modelados en la estructura y función del cerebro. Las redes neuronales profundas están diseñadas para reconocer patrones numéricos y traducirlos en datos del mundo real, como imágenes, texto o audio.
¿Qué es una red neuronal convolucional?
Es una clase de algoritmos neuronales profundos que se usan a menudo para analizar imágenes visuales. Una red neuronal convolucional recibe una imagen y extrae características mediante filtros y se utiliza principalmente para el procesamiento, la clasificación y la segmentación de imágenes.
¿Qué es una red neuronal recurrente?
Es un tipo de red neuronal artificial que normalmente se utiliza para el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Una red neuronal recurrente utiliza datos secuenciales o datos de series temporales para resolver problemas temporales comunes en la traducción de idiomas y el reconocimiento de voz.
